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Apphud 如何通過 A/B 實驗幫助 AEZAKMI 集團實現(xiàn)應用收入翻倍,并將訂閱轉化率提高 61%

2025-6-12    杰睿

現(xiàn)代移動應用市場競爭激烈,尤其是在實用程序應用領域,眾多公司通過提供雷同的功能來爭奪用戶注意力。在這樣的環(huán)境下,不僅要為應用吸引流量,更要妥善管理流量。如果您的應用獲得了安裝量,但訂閱轉化率不足,復購率也不夠高,那么在如此激烈的競爭中生存將極其困難。

關于公司

AEZAKMI 集團在 App Store 中創(chuàng)建和推廣訂閱式實用應用方面擁有豐富的經驗。他們歡迎各種合作方式,包括應用發(fā)布、應用推廣、咨詢,以及通過自然流量銷售其開發(fā)的高質量應用。合作意向請發(fā)送至partnership@aezakmi.group


A/B 測試的重要性

許多因素都會影響用戶訂閱應用的決定:價格、是否有免費試用、付費墻的設計、付費墻上的產品信息以及付費墻上關閉按鈕的位置和外觀。這些因素的綜合作用最終會影響轉化率

因此,為了提升應用性能,您需要針對每個細分市場分別測試所有這些組合。根據 AEZAKMI 集團的經驗,有些細分市場采用試用訂閱效果更佳,有些則采用長期訂閱(3 個月、1 年)效果更佳,但也有一些細分市場采用常規(guī)月度訂閱是最佳選擇。這只是訂閱類型,還存在大量其他變量。 

因此,您需要驗證。最佳方案是同時進行A/B 測試。畢竟,即使您持續(xù)進行 A/B 測試,外部因素也可能顯著改變最終結果。應用程序的流量質量可能會下降,或者在測試中期某個細分市場出現(xiàn)季節(jié)性下滑,結果就會變得模糊。例如,新的付費墻會顯示更好的轉化率,但這完全可能被不同時期較低的流量償付能力所抵消。因此,只有通過A/B 測試才能獲得定性結果,即在相同條件下同時測試所有選項。

Apphud 實驗案例研究結果Apphud 實驗案例研究結果

Apphud 解決方案

對于圖標和屏幕截圖,App Store Connect 提供了運行其產品頁面優(yōu)化測試的功能,但同時無法測試應用程序內部內容。這時,Apphud 的實驗工具就派上用場了。 

通過簡單的集成和便捷的指南,您可以配置應用中的所有內容,從付費墻的外觀到應用入門和訂閱類型——所有這些都在 A/B 測試框架內進行。AEZAKMI 集團在許多案例中都使用了實驗,這有助于他們了解細分市場并提升應用性能。


訂閱類型 A/B 測試:案例研究描述

問題

AEZAKMI 集團憑借其新應用進軍 PDF 掃描儀市場,但當時并不確定哪種訂閱模式效果最佳。他們需要測試哪種訂閱模式能帶來最大利潤:包月訂閱、包周訂閱,還是包周試用。當然,還可以進行更多類似的測試,例如包月試用、包年試用、包月試用等等。但需要注意的是,同時嘗試大量選項會耗費資源,因此他們決定先進行一項已描述的測試,然后再運行其他變量,與最終結果進行比較。

理論上,無需使用第三方工具即可運行此類測試。然而,由于諸多原因,這種方式并不方便:手動分配流量、結果分析困難以及測試完成困難。此外,Apple 也不鼓勵這種流量分離,因為這會使他們測試和追蹤違反其政策的活動變得更加復雜。

解決方案

Apphud Experiments 解決了所有這些問題。SDK的簡單集成讓您可以快速創(chuàng)建選項并指定每個選項的流量百分比,以及選擇所需的訂閱和付費墻。Experiments 的另一個優(yōu)勢是它顯示詳細的統(tǒng)計數據,讓您輕松應用最佳選項。

測試的付費墻選項測試的付費墻選項

結果

PDF 掃描儀應用程序不同訂閱類型的測試結果:

實驗結果,Apphud工具實驗結果,Apphud工具

很容易看出,試閱訂閱轉化率 2.29 % )幾乎是月度訂閱轉化率1.21% )的兩倍,也高于周度訂閱轉化率1.63%),但這并不是最重要的。 

重點在于,實驗可以讓你追蹤ARPU——一個非常重要的指標。ARPU是轉化率和續(xù)訂次數的累積指標。畢竟,一個訂閱的轉化率可能很高,但用戶會立即取消;另一個訂閱的轉化率可能低 2 倍,但與此同時,他們的續(xù)訂率可能高 4 倍,這意味著從長遠來看,它的利潤更高。

最重要的是,ARPU 是按用戶組計算的。換句話說,每個版本都會單獨跟蹤用戶續(xù)費。您可以看到,按月訂閱的 ARPU 比試用版 ARPU 低 2 倍,您可能認為這是由于轉化率高出兩倍造成的。然而,按周訂閱的價格比按月訂閱低 2 倍,而且由于用戶訂閱的訂閱期更長,因此他們的盈利能力更強。ARPPU 也體現(xiàn)了這一點試用用戶帶來了更多收入,并且訂閱時間更長。

這次測試讓 AEZAKMI 集團了解到試用版的每周訂閱 比原來的每月訂閱好 2 倍,同時也讓他們的應用收入翻了一番。


入職 A/B 測試:案例研究描述

本次測試的目的是為LED 燈控制器應用程序選擇性能最佳的入門方案。

測試的入門選項測試的入門選項

AEZAKMI 集團在本次測試中提供了 6 個入門選項。由于 Apphud Experiments 允許用戶同時運行最多 5 個測試版本,因此他們將測試分為兩個階段。

結果 

第一階段:

第一次測試的實驗結果,Apphud工具第一次測試的實驗結果,Apphud工具

第二階段:

第二次測試的實驗結果,Apphud工具第二次測試的實驗結果,Apphud工具
 
這個案例體現(xiàn)了同時測試選項的重要性。選項 1 在第一次測試中的轉化率為 1.12%,在第二次測試中則為 1.29%,盡管這個版本或應用程序的其他部分沒有任何變化。

結果,AEZAKMI 集團的訂閱轉化率從 0.8% 提升至 1.29% (+61%),ARPU 從 0.12 美元提升至 0.14 美元 (+16%)。對于一款擁有大量用戶的應用來說,這具有非常顯著的影響。尤其考慮到您僅通過一次測試就獲得了如此深刻的洞察。


結論

A/B 測試是訂閱應用的關鍵工具,因為它能夠提供關于用戶體驗和行為的寶貴洞察。正如這些案例所示,A/B 測試幫助訂閱應用提高轉化率,并最終提升應用收入。因此,A/B 測試對于確保訂閱應用的成功至關重要。 

Apphud 實驗幫助 AEZAKMI 集團檢驗其假設并實現(xiàn)其收入目標。Apphud 為客戶提供統(tǒng)計上有效的結果,用于確定實驗結果是否為隨機結果。對于我們的實驗,我們將統(tǒng)計顯著性閾值定義為 5%(或 P 值 = 0.05)。Apphud 提供值得信賴的數據。

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